Reweighted robust dispersion estimation methods for univariate S-charts
Tek değişkenli S-grafikleri için yeniden ağırlıklandırmalı sağlam yayılım tahmin yöntemleri
- Tez No: 474317
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ALAKENT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 220
Özet
Elde edilen ürünlerin kalitesinin istenilen seviyede olması ve bu seviyenin korunması, üretim sürecinin konum ve yayılım parametrelerinin kararlılığına ve bu parametrelerdeki değişimlerin mumkun olabildigince hızlı tespit edilmesine bağlıdır. Sürecin yayılımındaki değişimleri denetleyebilmek için, istatistiksel süreç kontrolunun en yaygın araçlarından biri olan S kontrol gra fikleri kullanılmaktadır. Örneklenmis evrenlerin normal dağılıma uygunluğu varsayıldığında, örneklem ortalaması ve standart sapması, konum ve yayılım tahmin etmek icin kullanılan en verimli istatistiklerdir. Öte yandan süreç parametrelerinin tahmin edildiği durumlarda ve örneklemelerde uçdeger verilerin varlığında, geleneksel örneklem ortalaması önemli ölçüde değişmekte ve örneklem standart sapmasının ani yükselişi kalitesiz ürünlerin tespitini geciktirmektedir. Bu calışmada, süreç yayılımını tahmin etmek için örneklem standart sapması, medyan mutlak sapma ve M-ölçek tahmin ediciler; ve sürecin konumunu tahmin etmek için ise örneklem ortalaması, Harrell-Davis ve M-konum tahmin ediciler kullanılmış, ve elde edilen istatistikler 2. Asama kontrol limitlerinin olusturulmasında doğrudan ve yeniden ağırlıklandırılarak kullanılmıştır. Önerilen tahmin edicilerin 1. Aşama verimlilikleri ve 2. Aşama güçleri, normal dağılımda ve dağılmış-bölgesel, simetrik-asimetrik bozulmalara karşı farklı bozulma miktar ve yoğunluklarında 50,000-100,000 mertebesinde saylarında yapılan Monte Carlo benzetimleri ile kıyaslanmıstır. Sonuç olarak, %2-4 kırpma miktarı ile yeniden ağırlıklandırılan M-ölçek ve Harrell-Davis konum tahmin edicilerinin beraber kullanımı ve ortak konum parametre tahmini ile çizilen tekil gözlem grafi kleri yardımıyla uç değerlerden ayıklanmış yayılım tahmini kullanılarak oluşturulan S kontrol grafi klerinin 2. Aşama performansının yükseldiği belirlenmistir.
Özet (Çeviri)
Maintaining the quality of manufactured products at a desired level depends on the stability of process dispersion and location parameters and detection of perturbations in these parameters as promptly as possible. In the application of S-Charts, which are one of the most widely used techniques to monitor process variability in statistical process monitoring, sample standard deviation and sample mean are known to be the most ecient traditional estimators in determining process parameters, based on the assumption of independent and normally distributed datasets. In the cases of estimated process parameters from Phase I data clouded with outliers, efficiency of traditional estimators is signi cantly reduced, and performance of S-Charts are undesirably low. The aim of this thesis is to propose various robust estimators and reweighing procedures to increase the performance of S-Charts in Phase II monitoring. Three dispersion estimators: sample standard deviation, median absolute deviation and scale M-estimator, and three location estimators: sample mean, Harrell-Davis qth quantile estimator and location M-estimator, are employed to directly construct the Phase II control limits of S-Charts, and also reweighted via di erent methods. Phase I efficiency of the proposed estimators and Phase II performance of S-Charts constructed from these estimators are assessed both under normality and against di ffuse-localized and symmetric-asymmetric contaminations at di erent contamination density and magnitudes using 50,000-100,000 Monte Carlo simulations. As a result, scale M-estimator combined with Harrell-Davis 0.5th quantile estimators yield parameter estimates with the highest efficiency, and reweighting at skipping level 2-4% using a common location estimate in individuals charts to screen outlier subgroups, and individual observations are found to improve the Phase II performance of the S-Charts.
Benzer Tezler
- Doğrusal regresyon modeli için m-tahmincilerin incelenmesi
Examination of m-estimator for lineer regression model
VURAL YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YELİZ MERT KANTAR
- Sağlam kısmi en küçük kareler regresyon analizinde yeni yaklaşımlar
New approaches in robust partial least squares regression analysis
ESRA POLAT
- Regrasyonun M, L, R tahmin edicileri ile yanlı tahmin edicilerinnin kombinasyonu
M, L, R estimators of regression and their combination with biased estimators
SAFİYE SELEN YILMAZ
- Robust (dayanıklı) regresyon yöntemleri üzerine bir araştırma
A research on robust regression methods
YASİN BÜYÜKKÖR
Doktora
Türkçe
2020
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU
- Doğrusal regresyon modellerinde aykırı gözlemlerin tespiti için sağlam tahmin edicilere dayalı etkili uzaklığın performansının incelenmesi
Performance analysis of the influence distance based on robust estimators for the identification of outliers in linear regression models
FULYA KARAKOCA